Social networks and semantic peer to peer systems
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(Social networks) and Semantic peer-to-peer systems - PowerPoint PPT Presentation


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(Social networks) and Semantic peer-to-peer systems . Systèmes pair-à-pair . Coalition de serveurs d’information indépendants (pairs) Chaque pair peut être soit client soit serveur Architecture dynamique. 2. Gestion de données : Piazza. Partage de fichiers mots-clés : KaZaA…. T 5.

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- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
Social networks and semantic peer to peer systems l.jpg
(Social networks) and Semantic peer-to-peer systems


Slide2 l.jpg

Systèmes pair-à-pair

  • Coalition de serveurs d’information indépendants (pairs)

  • Chaque pair peut être soit client soit serveur

  • Architecture dynamique

2


Slide3 l.jpg

Gestion de données : Piazza

Partage de fichiers mots-clés : KaZaA…

T5

T4

T1

T3

T2

madonna.mp3 ?

SELECT * FROM …

WHERE … ?

De différents systèmes pair à pair

Systèmes d’inférence : SomeWhere

Systèmes sémantiques : SomeOWL, SomeRDFS

Conséquents d’une clause par rapport à la théorie globale

Ressources sur la musique de Rock ?

3


Les syst mes p2p de gestion de donn es l.jpg
Les systèmes P2P de gestion de données

  • Réseau logique de pairs (connectés via le réseau physique)

    • Chaque pair est caractérisé par

      • Son addresse physique (IP)

      • La description de ses données

      • Ses voisins dans le réseau

        • Les pairs à qui il peut transmettre des messages (requêtes, réponses)

  • Topologies variées

    • on structurées (Kazaa, Gnutella)

    • fixées (Chord, Hypercube)

    • Guidées par la sémantique

      • SON, Edutella, Piazza, DRAGO, coDB, Somewhere


Un r seau p2p somewhere l.jpg
Un réseau P2P SomeWhere

  • Topologie non fixée

  • Guidée par les mappings

    • Un pair

      • Se joint au réseau en déclarant des mappings entre son schéma et ceux de certains pairs qu’il connait

      • Part en supprimant ses mappings


Someowl r seau s mantique p2p au dessus de somewhere l.jpg
SomeOwl : réseau sémantique P2P au dessus de SomeWhere

  • Modèle de données très simple fondé sur un langage propositionnel de classes

    • pour définir les schémas, les mappings, et les requêtes

  • Passe à l’échelle du millier de pairs

    • topologie « petit monde »


Mod le de donn es l.jpg

A0

A1 A2

A3 A4 A5

St_A5

St_A3

Ontology: hierarchy of intentional classes

Storage description: extensional classes

More complex inclusion statement: St_A1 A1¬A2

Modèle de données

Schema+Data

Data

Data


Mod le de donn es8 l.jpg

Queries:

Logical combination of class literals: A1 ¬A3

Mappings:

Q1 Q2

A1 B3 B3 A1

A

A1 A2

A3

A1 (A2 A3) B1 ¬B3

B

B1 B2

Q

B3

Modèle de données


S mantique l.jpg
Sémantique

  • Standard FOL

    • Domaine d’interprétation unique

    • Un ensemble distribué de formules interprétées comme dans le cas centralisé

    • À la différence d’autres approches

      • coDB: logique épistémique

      • DRAGO: sémantique distribuée DDL ou DFOL basée sur une collection de domaines d’interprétations

  • Hypothèse forte :

    • Les instances ont un identifiant unique (URI)

    • Les ressources stockées dans différents pairs ayant le même URI sont interprétées comme étant identiques


Slide10 l.jpg

Illustration sur un exemple

MyBookmarks

MyBookmarks

P1:Action

Movies

P2

P1

P3

DVD

P1:Suspense

P1:Animation

Comedy

Thriller

Cartoons

Adult

Animation

Action

Suspense

P2:BruceWillis P1:Action

ViewAdult

ViewThriller

ViewCartoons

ViewComedy

P1:Action P1:Suspense P3:Thriller

ViewAnimation

ViewAction

ViewSuspense

mappings :

mappings :

P1:Animation P3:Cartoons

P2:BenStiller P3:Comedy

P2:BenStiller

P2:BruceWillis

MyBookmarks

Actors MyBookmarks ,

Actors

BruceWillis Actors ,

BenStiller Actors ,

BruceWillis

BenStiller

JuliaRoberts

ViewBruceWillis BruceWillis ,

JuliaRoberts Actors ,

ViewBenStiller BenStiller ,

ViewBruceWillis

ViewBenStiller

ViewJuliaRoberts

ViewJuliaRoberts J uliaRoberts

ontology :

ontology :

ontology :


Slide11 l.jpg

Illustration sur un exemple

Requêtes: combinaison logique de classes

Thriller Comedy ?

ontology :

MyBookmarks

ontology :

MyBookmarks

P1:Action

Movies

P2

P3

P1

DVD

P1:Suspense

P1:Animation

Comedy

Thriller

Cartoons

Adult

Animation

Action

Suspense

P2:BruceWillis P1:Action

ViewAdult

ViewThriller

ViewCartoons

ViewComedy

P1:Action P1:Suspense P3:Thriller

ViewAnimation

ViewAction

ViewSuspense

mappings :

mappings :

P1:Animation P3:Cartoons

P2:BenStiller P3:Comedy

MyBookmarks

Actors

BruceWillis

BenStiller

JuliaRoberts

ViewBruceWillis

ViewBenStiller

ViewJuliaRoberts

P2:BenStiller

P2:BruceWillis

ontology :


Slide12 l.jpg

Calcul des réponses à une requête

Soit un PDMS someOWL et l’ensemble de ses données

(réponse certaine)

  • Qu’est ce qu’une réponse ?

Comment trouver toutes les réponses certaines ?

  • Par réécriture de la requête :

    • Étape 1: calcul de réécritures = reformulation plus précise de la requête contenant uniquement des classes extensionnelles

    • Étape 2: Évaluation des réécritures (calcul des extensions) donnant des réponses


Slide13 l.jpg

Calcul des réponses par réécriture

  • Intérêt de cette méthode:

    • Permet de raisonner en pair-à-pair uniquement au niveau du schéma (pas de transport de données)

    • Les réécritures indiquent directement les pairs à interroger

  • Propriété :

    • S’il existe un nombre fini de réécritures conjonctives maximales de la requête initiale relativement au PDMS, l’évaluation de ces réécritures donne toutes les réponses certaines en temps polynomial dans la taille des données [Goasdoué & Rousset 2004]


R criture de requ tes dans someowl l.jpg
Récriture de requêtes dans SomeOwl

  • Se réduit au problème du calcul de conséquences logiques dans un ensemble distribué de formules en logique des propositions

    • schémas et mappings encodés par des clauses

    • Les récritures maximales conjonctives d’une requête Q correspondent à la négation des clauses qui sont impliqués premiers propres de la négation de Q et de l’union des théories locales et des mappings


Slide15 l.jpg

SomeOwl : calcul des réécritures

Par encodage propositionnel direct

Propriété de transfert

Soit P un PDMS et Prop(P) son encodage propositionnel. Qe est réécrituremaximale d’une requête Q ssi  Prop(Qe) est un impliqué premier propre de  Prop(Q) rel. à Prop(P)


Slide16 l.jpg

SomeWhere : illustration

¬ Movies v

MyBookmarks ,

¬ DVD v MyBookmarks,

DVD MyBookmarks,

Movies

MyBookmarks ,

¬ Comedy v Movies ,

¬ Thriller v Movies ,

¬ Animation v DVD ,

P1:Action

Comedy Movies ,

Thriller Movies ,

Animation DVD ,

P1

P3

P2

¬ Action v DVD ,

¬ Cartoons v Movies ,

¬ Adult v Movies ,

Adult Movies ,

P1:Suspense

Action DVD

¬ Suspense v DVD ,

¬ Adult v¬ Cartoons ,

P1:Animation

Adult Cartoons ,

¬ ViewAnimationv Animation ,

Cartoons Movies ,

ViewAnimation Animation ,

¬ ViewComedy v Comedy ,

¬ ViewCartoons v Cartoons ,

P2:BruceWillis P1:Action

ViewComedy Comedy ,

ViewCartoons Cartoons ,

ViewAction Action ,

¬ ViewAdult v Adult

¬ ViewThriller v Thriller ,

¬ ViewActionv Action ,

ViewThriller Thriller ,

ViewAdult Adult

Suspense DVD,

P1:Action P1:Suspense P3:Thriller

¬ ViewSuspensev Suspense

ViewSuspense Suspense

¬ P1:Action v P1:Suspense v P3:Thriller

¬P1:Animation v P3:Cartoons

P1:Animation P3:Cartoons

P2:BenStiller P3:Comedy

¬ P2:BruceWillis v P1:Action

¬P2:BenStiller v P3:Comedy

¬ Actors v MyBookmarks ,

Actors MyBookmarks ,

¬ BruceWillis v Actors ,

BruceWillis Actors ,

¬ BenStiller v Actors ,

BenStiller Actors ,

¬ JuliaRoberts v Actors ,

ViewBruceWillis BruceWillis ,

¬ ViewBruceWillisv BruceWillis ,

JuliaRoberts Actors ,

ViewBenStiller BenStiller ,

¬ ViewBenStillerv BenStiller ,

P2:BenStiller P3:Comedy

ViewJuliaRoberts JuliaRoberts

¬ ViewJuliaRobertsv JuliaRoberts

¬ P2:BenStiller v P3:Comedy

ontology :

ontology :

mappings :

mappings :

P2:BenStiller

P2:BruceWillis

ontology :

mappings :


Slide17 l.jpg

Thriller ?

Thriller ?

P3:ViewThriller

P1:ViewAction P1:ViewSuspense

P2:ViewBruceWillis P1:ViewSuspense

¬ P1:Suspense

¬ Movies v

MyBookmarks ,

¬ DVD v MyBookmarks,

¬ Comedy v Movies ,

¬ Thriller v Movies ,

¬ Animation v DVD ,

P1:Action

P2

P3

P1

P1

¬ Action v DVD ,

¬ Cartoons v Movies ,

¬ Adult v Movies ,

P1:Suspense

¬ P1:Action

¬ Suspense v DVD ,

¬ Adult v¬ Cartoons ,

P1:Animation

¬ ViewAnimationv Animation ,

¬ ViewComedy v Comedy ,

¬ ViewCartoons v Cartoons ,

¬ ViewAdult v Adult

¬ ViewThriller v Thriller ,

¬ ViewActionv Action ,

¬ ViewSuspensev Suspense

¬ P1:Action v P1:Suspense v P3:Thriller

¬P1:Animation v P3:Cartoons

¬ P2:BruceWillis v P1:Action

¬P2:BenStiller v P3:Comedy

¬ Actors v MyBookmarks ,

¬ BruceWillis v Actors ,

¬ BenStiller v Actors ,

¬ P2:BruceWillis

¬ JuliaRoberts v Actors ,

¬ ViewBruceWillisv BruceWillis ,

¬ ViewBenStillerv BenStiller ,

¬ ViewJuliaRobertsv JuliaRoberts

¬ P2:BenStiller v P3:Comedy

 P3:ViewThriller

 P1:ViewAction v  P1:ViewSuspense

 P2:ViewBruceWillis v  P1:ViewSuspense

v

ontology :

¬ P1:ViewSuspense

¬ P1:ViewSuspense

ontology :

¬ P2:ViewBruceWillis

¬ P1:ViewAction

¬ P1:ViewAction

¬ P1:ViewAction

mappings :

mappings :

P2:BenStiller

P2:BruceWillis

ontology :

¬ P2:ViewBruceWillis

¬ P2:ViewBruceWillis

mappings :


Slide18 l.jpg

P3:ViewThriller

P1:ViewAction P1:ViewSuspense

ontology :

ontology :

¬ Movies v

MyBookmarks ,

¬ DVD v MyBookmarks,

¬ Comedy v Movies ,

¬ Thriller v Movies ,

¬ Animation v DVD ,

P1:Action

P1

P3

P2

P1

¬ Action v DVD ,

¬ Cartoons v Movies ,

¬ Adult v Movies ,

P1:Suspense

¬ Suspense v DVD ,

¬ Adult v¬ Cartoons ,

P1:Animation

¬ ViewAnimationv Animation ,

¬ ViewComedy v Comedy ,

¬ ViewCartoons v Cartoons ,

¬ ViewAdult v Adult

¬ ViewThriller v Thriller ,

¬ ViewActionv Action ,

mappings :

¬ ViewSuspensev Suspense

¬ P1:Action v P1:Suspense v P3:Thriller

mappings :

mappings :

¬P1:Animation v P3:Cartoons

¬ P2:BruceWillis v P1:Action

¬P2:BenStiller v P3:Comedy

ontology :

ontology :

¬ Actors v MyBookmarks ,

¬ BruceWillis v Actors ,

¬ BenStiller v Actors ,

¬ JuliaRoberts v Actors ,

¬ ViewBruceWillisv BruceWillis ,

¬ ViewBenStillerv BenStiller ,

¬ ViewJuliaRobertsv JuliaRoberts

mappings :

mappings :

¬ P2:BenStiller v P3:Comedy

Locales

Distantes

Intégration

P2:ViewBruceWillis P1:ViewSuspense

P2:BenStiller

P2:BruceWillis


Slide19 l.jpg

P2

¬ I v P

P4

¬ K v B

¬ C v H

¬ PAL v AM

P3

¬ K v FJ

¬ B v ¬ K v PAL

B,PAL

I

K

K,C

P1

¬ L v O ¬L v I

¬ L v C v K


Slide20 l.jpg

avant:I , [ (L,P1) ]

L ?

P2

¬ I v P

Nature du message

(avant, arrière, fin)

Historique

C:

v

K:

  • Raisonnement local

  • Passage de messages

  • Gestion d’historique dans les messages

P4

¬ K v B

¬ C v H

¬ PAL v AM

P3

¬ K v FJ

¬ B v ¬ K v PAL

B,PAL

I, [(L,P1)]:

P

I

K

K,C

P1

¬ L v O ¬L v I

¬ L v C v K

O

L

O

I :


Slide21 l.jpg

fin:I , [ (L,P1) ]

L ?

P2

¬ I v P

C:

v

K:

  • Raisonnement local

  • Passage de messages

  • Gestion d’historique dans les messages

P4

¬ K v B

¬ C v H

¬ PAL v AM

P3

¬ K v FJ

¬ B v ¬ K v PAL

B,PAL

I, [(L,P1)]:

P

P

I

K

K,C

P1

¬ L v O ¬L v I

¬ L v C v K

O

L

O

P

I :

P


Slide22 l.jpg

avant:C , [ (L,P1) ]

avant:K , [ (L,P1) ]

L ?

P2

¬ I v P

I, [(L,P1)]:

P

P

C:

v

K:

  • Raisonnement local

  • Passage de messages

  • Gestion d’historique dans les messages

P4

¬ K v B

¬ C v H

¬ PAL v AM

P3

¬ K v FJ

¬ B v ¬ K v PAL

B,PAL

C, [(L,P1)]:

K, [(L,P1)]:

I

K

K,C

P1

¬ L v O ¬L v I

¬ L v C v K

O

L

O

P

I :

P


Slide23 l.jpg

L ?

P2

¬ I v P

I, [(L,P1)]:

P

P

C:

v

K:

  • Raisonnement local

  • Passage de messages

  • Gestion d’historique dans les messages

  • Découpage / recombinaison

P4

¬ K v B

¬ C v H

¬ PAL v AM

P3

¬ K v FJ

¬ B v ¬ K v PAL

B,PAL

C, [(L,P1)]:

H

H

K, [(L,P1)]:

B

B

I

K

K,C

P1

¬ L v O ¬L v I

¬ L v C v K

O

L

H

O

P

B

H v B

I :

P


Slide24 l.jpg

Génération de la clause vide

Détection de cycles

L ?

P2

¬ I v P

I, [(L,P1)]:

P

P

avant:B , [ (K,P4), (L,P1) ]

¬ K:

v

¬ K , [ (B,P3) , (K,P4), (L,P1) ]

PAL

C:

v

K:

Négation de la requête dans l’historique  génération de la clause vide

  • Raisonnement local

  • Passage de messages

  • Gestion d’historique dans les messages

  • Découpage / recombinaison

P4

¬ K v B

¬ C v H

¬ PAL v AM

P3

¬ K v FJ

¬ B v ¬ K v PAL

B,PAL

B, [(K,P4),(L,P1)]

C, [(L,P1)]:

H

K, [(L,P1)]:

B

I

K

K,C

P1

¬ L v O ¬L v I

¬ L v C v K

O

L

H

O

P

B

H v B

I :

P


Slide25 l.jpg

Génération de la clause vide

Détection de cycles

L ?

P2

¬ I v P

I, [(L,P1)]:

P

P

¬ K:

v

PAL

C:

v

K:

  • Raisonnement local

  • Passage de messages

  • Gestion d’historique dans les messages

  • Découpage / recombinaison

P4

¬ K v B

¬ C v H

¬ PAL v AM

P3

¬ K v FJ

¬ B v ¬ K v PAL

B,PAL

B, [(K,P4),(L,P1)]

C, [(L,P1)]:

H

PAL

K, [(L,P1)]:

B

PAL

I

K

K,C

P1

¬ L v O ¬L v I

¬ L v C v K

O

L

H

O

P

B

H v B

I :

P

H v PAL


Slide26 l.jpg

  • Anytime

  • Termine et notifie sa terminaison

  • Correct

  • Condition suffisante de complétude:

    • tout couple de pairs ayant une variable A en commun est relié par un chemin dont toutes les arêtes sont étiquetées par A


Slide27 l.jpg

Une clause c

Tous les ppis de c relativement à la théorie globale…

inconnue!


D ploiement de somewhere l.jpg

1 machine

N pairs

N machines

K pairs par machine

N machines

1 pair par machine

Déploiement de SomeWhere


Slide29 l.jpg

Zoom sur une machine

100 % JAVA 1.5

somewhere.jar ~ 250 Ko


Handling inconsistencies l.jpg

B’ A’

A B

A’

A

B’

B

Handling inconsistencies

  • How to define them ?

    • unsatisfiability => derivation of the empty clause

    • empty classes => derivation of unit negative clauses

  • How to detect inconsistencies?

    • at each join of a new peer

  • How to deal with inconsistencies?

    • avoid them when reasoning

there exists A such that A is empty in every model: S |= A


Illustration l.jpg

2005

m0

AIPubliTheory

AIPubli

BDPubli

2005Conf

TheoryJournal

m1

m2

Publi

P3

>--<

Conf

Journal

illustration

path m1:

AIPubli is a subclass of Conf.

Article

P1

P2

Theory

path m0 -> m2: AIPublic is a subclass of Journal.

Expe

Conf and Journal are disjoint, therefore AIPUbli is necessarily empty

inconsistencies are caused by mappings.


P2p detecting of inconsistencies l.jpg

¬2005v Conf

¬Theoryv Journal

m2

m1

P2P detecting of inconsistencies

¬AIPubli v 2005

¬BDPubli v 2005

¬Theory v Article

¬Expe v Article

¬AIPubliv Theory

¬Conf v Publi

¬Journal v Publi

¬Journal v ¬Conf

  • Propagation of m2: { ¬TheoryvJournal;¬AIPublivJournal;…..;¬AIPubli ;…;¬AIPubliv¬Conf}. Production of a unit clause Inconsistency{m1,m2} is a NoGood stored at P3

  • Propagation of m1: { ¬AIPublivConf;¬AIPublivPubli;¬AIPubliv¬Journal; ¬BDPublivConf; ¬BDPublivPubli;¬BDPubliv¬Journal}. No production of unit clause No inconsistency


Distributed storage of the nogoods l.jpg

{

}

{

}

M*1

M*2

M*n

{

}

Distributed storage of the NoGoods


Slide34 l.jpg

P2P well-founded reasoning

  • Principle:

    • avoid the inconsistencies when constructing answers

  • Semantics of « well-founded » answer:

    • obtained from a consistent subset of formulas

  • Algorithm:

    • for each answer,

      • build its set of mapping supports and return the set of NoGoods encountered during the reasoning,

      • discard the mapping supports including a NoGood

    • return the answers having a not empty set of mapping supports


Somerdfs l.jpg

MuseumName

http://www.louvre.fr

"Le Louvre"

Located

CityName

" Paris"

http://www.paris.fr

SomeRDFS

  • Extending the data model to RDF(S)

    • W3C recommendation for describing web resources

    • Classes and (binary) relations between objects

    • each object is identified by a URI

Triple notation: <resource, property, value>

Relational notation: property(resource, value)


Rdf s l.jpg

CulturalPlace

Is-a

Contains

MadeBy

MuseumName

Literal

Work

Artist

Museum

WorkName

Located

ArtistName

Is-a

Is-a

Literal

Literal

CityName

Literal

City

ModernMuseum

ArcheologyMuseum

RDFS


Somerdfs data model l.jpg
SomeRDFS: data model

a simple fragment of RDFS

distributed throughsimplemappings

(using the same constructors)

Q(X,Y): P2.Work(X)P2.refersTo(X,Y)


Query rewriting in somerdfs l.jpg
Query rewriting in SomeRDFS

  • Propositionalisation of the RDFS statements and the query: removing the variables

  • Propositional query rewriting using SomeWhere

  • Building the relational rewritings by adding the variables at the right place.

C1dom  C2dom C1range C2range P1rel P2rel

Prel  Cdom Prel  Crange


Illustration39 l.jpg

P2.refersTorel

P2.Workdom P2.Workrange

SomeWhere rewriting

SomeWhere rewriting

SomeWhere rewriting

P2.Paintingdom …

P1.Paintsrel …

P1.belongsTorel …

P1.belongsTo(X,Y)

P2.Painting(X)

P1.Paints(Z,X)

R1(X,Y): P2.Painting(X)P1.belongsTo(X,Y)

illustration

Q(X,Y): P2.Work(X)P2.refersTo(X,Y)


Illustration40 l.jpg

P2.refersTorel

P2.Workdom P2.Workrange

SomeWhere rewriting

SomeWhere rewriting

SomeWhere rewriting

P2.Paintingdom …

P1.Paintsrel …

P1.belongsTorel …

P1.belongsTo(X,Y)

P2.Painting(X)

P1.Paints(Z,X)

R2(X,Y): P1.Paints(Z,X)P1.belongsTo(X,Y)

illustration

Q(X,Y): P2.Work(X)P2.refersTo(X,Y)


Slide41 l.jpg

Recherche sémantique d’informations

  • requêtes :

    • posées à un pair, utilisant le vocabulaire du pair : Action1, non-Drama1, …

    • peuvent être traitées par SomeWhere et Deca via un encodage propositionnel : concept -> variable, relation de concepts -> disjonction/conjonction/disjointness de variables

  • résultats : un ensemble de ressources

    • chacune accompagnée d’une justification logique : son label (une combinaison de classes « feuilles » des pairs)

41


Slide42 l.jpg

Modélisation et calcul de la confiance

  • La satisfaction des utilisateurs n’est pas garantie :

    • une ressource mal-annotée : Shrek.avi : Drama !

    • différents points de vue : IamLegend.avi : Scientifique ou Thriller ?

  • Un modèle de confiance

    • la confiance est considérée au niveau de label

42


Slide43 l.jpg

Modélisation probabiliste

  • Hypothèse : évaluation binaire de ressources

  • Soit XiL une variable aléatoire

    • définie sur l’ensemble des ressources annotées par L

    • XiL (r) = 1 si r satisfait Pi , XiL (r) = 0 sinon

      => elle suit une loi de Bernoulli de paramètre p

      • p : probabilité qu’une ressource annotée par L soit satisfaisante pour Pi

      • p:inconnu

  • Confiance de Pi dans un label L = p.

    A estimer !

43


Slide44 l.jpg

Approche Bayésienne

  • Principe :

    • observer un échantillon des valeurs de XiL

    • modéliser Confiance(Pi , L) comme une variable aléatoire suivant une loi qui tient compte des observations

    • estimer Confiance(Pi , L) par l’espérance de cette loi

    • affiner l’estimation en fonction de nouvelles observations

44


Slide45 l.jpg

Observations

# d’observations + sur L faites par P1

# d’observations - sur L faites par P1

Observations pertinentes

O-1 (Western4) = 14

O+1 (Western4) = 2

# d’observations + pertinentes sur Western4

# d’observations -pertinentes sur Western4

Cas général: O+i (L) O-i (L)

  • Table des observations O1 dans le pair P1

45


Slide46 l.jpg

Estimation de la confiance

1+ O+i (L)

2+ O+i (L) + O-i (L)

Ecart type =

(1+ O+i (L)) * (1+ O-i (L))

(2+ O+i (L) + O-i (L))2 * (3+ O+i (L) + O-i (L))

Confiance(Pi , L) ≈

46


Slide47 l.jpg

Résultats

  • on peut calculer le nombre d’observations nécessaire pour que l’écart type soit inférieure à un seuil.

  • observations locales trop peu nombreuses?

47


Slide48 l.jpg

Observations locales non suffisantes

  • Collection d’observations d’autres pairs

    • avantage : homogénéité du modèle

  • 2 stratégies de propagation d’observations

    • stratégie « lazy »

    • stratégie « greedy »

48


Slide49 l.jpg

Approche « lazy »

  • Poser une requête, attendre les réponses

  • Pour un label L, demander à certains pairs leurs observations sur L

  • Pas d’adaptation du mécanisme de raisonnement

  • Des messages supplémentaires après le traitement de la requête

49


Slide50 l.jpg

Approche « greedy »

b4.avi : B4

O+3(B4) , O-3(B4)

O+2(B4) , O-2(B4)

B1

  • Poser une requête

  • Collecter les observationsau cours du traitement de la requête

  • Etendre les messages de réponses

B2 B1

Pair P4

Pair P2

Pair P3

Pair P1

b4.avi : B4

A1

A2

A4

A3

B3 B2

B4 B3

O+3(B4)

O-3(B4)

B2

B3

B1

B4

C4

C1

C3

C2

b4.avi : B4

50


Slide51 l.jpg

Discussion sur le modèle proposé

  • La confiance évolue

  • La valeur de confiance : moyen numérique pour ordonner des réponses

  • Contre des pairs malicieux :

    • peut identifier les pairs diffusant des virus

    • peut utiliser un vote majoritaire pour ignorer les menteurs

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R f rences l.jpg
Références

  • Distributed Reasoning in a Peer-to-Peer Setting: Application to the Semantic Web. Philippe Adjiman, Philippe Chatalic, Francois Goasdoué, Marie-Christine Rousset, Laurent Simon, Journal of Artificial Intelligence Research, Volume 25, pages 269-314.

  • SomeRDFS in the Semantic Web. Philippe Adjiman, Francois Goasdoué, Marie-Christine Rousset. Journal of Data Semantics (JoDS), Volume 8.

  • Reasoning with Inconsistencies in Propositional Peer-to-Peer Inference Systems. Philippe Chatalic, Gia-Hien Nguyen, Marie-Christine Rousset. Proceedings of ECAI 2006 (European Conference on Artificial Intelligence, pages 352-357.

  • A Probabilistic Trust Model for Semantic Peer to Peer Systems Gia-Hien Nguyen, Philippe Chatalic, Marie-Christine Rousset. Proceedings of EDBT'08 Workshop on Data Management in Peer-to-peer systems.


Logique des propositions rappel l.jpg
Logique des propositions (rappel)

  • Vocabulaire : variables propositionnelles (propositions vraies ou fausses)

  • Formules:

    • Atomiques : p

    • Composées:  , , , 

  • Interprétation

    • une fonction I de l’ensemble des propositions vers {V,F}n

    • I() = V ssi I() = V et I() = V

    • I () = V ssi I() = V ou I() = V

    • I() = V ssi I() = F


Propri t s l.jpg
Propriétés

  • Nombre fini d’interprétations pour une formule

    • Raisonnement décidable

    • Complexité exponentielle dans le cas le pire

      • 2n interprétations pour une formule avec n variables propositionnelles

  • Toute formule est équivalente à une conjonction de clauses

    • Complexité pôlynomiale de la transformation

    • Une clause: une disjonction de littéraux

    • Un littéral: p , q

  • Exemple : (p1  (p2  (p3  p4)))


Algorithmes de raisonnement sur des ensembles de clauses l.jpg
Algorithmes de raisonnement sur des ensembles de clauses

  • Principe de résolution

    • Différentes stratégies

  • En profondeur d’abord

    • Complète pour tester la satisfiabilité (dérivation de la claude vide)

    • p3, p1 p3 p2 p3 p2  p1

  • Saturation en largeur d’abord

    • Complète pour calculer tous les impliqués premiers

    • Une clause c est un impliqué premier de T si :

      • T |= c

      • si T |= c’ et c’ |= c alors c’ c

  • Exemple:

    T= {p1p2p3, p1 p4 , p3 p5}

    • p4  p5 est un impliqué premier (propre) de T  { p2}

      p4p5 est un implicant premier (propre) de T  { p2}


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